Digitaler Zwilling in der Fabrikplanung bei BMW

Die komplexe und dynamische Natur moderner Produktionsumgebungen stellt Unternehmen vor die Herausforderung, traditionelle, statische Planungsmethoden zu überwinden, da diese oft nicht alle Variablen und Veränderungen – etwa durch neue Fahrzeugmodelle, aktualisierte Fertigungstechniken oder sich ändernde Arbeitsabläufe – adäquat berücksichtigen; in einem solchen Umfeld führt die ausschließliche Nutzung von Trial-and-Error-Methoden und lokalen Optimierungen häufig zu ineffizienten Prozessen, längeren Iterationszyklen und verzögerten Markteinführungen, was den Bedarf an einer umfassenden, ganzheitlichen und kontinuierlich aktualisierten Simulation der Produktionsprozesse deutlich unterstreicht.

Die von BMW implementierte Lösung besteht in der Erstellung eines digitalen Zwillings, der weit über eine bloße digitale Kopie der realen Fabrik hinausgeht, indem zunächst alle physischen Objekte mittels hochauflösender 3D-Scanner erfasst und in ein fotorealistisches Modell überführt werden, welches anschließend durch relevante Planungsdaten ergänzt wird, um sowohl den aktuellen Zustand als auch zukünftige Soll-Zustände der Produktion exakt abzubilden; durch den Einsatz fortschrittlicher KI-Algorithmen, die die Umwandlung der Scandaten in digitale Assets nahezu in Echtzeit ermöglichen, und der Integration von Technologien wie Nvidia Omniverse Enterprise entsteht ein dynamisches Simulationsumfeld, das nicht nur technische Produktionsprozesse, sondern auch menschliche Arbeitsabläufe – etwa durch 3D-Mensch-Simulationen – erfasst und so eine umfassende, vernetzte und optimierte Planung aller Abläufe in der Fertigung gewährleistet, wodurch iterative Planungszyklen reduziert und die Time-to-Market erheblich verkürzt werden.

Die erfolgreiche Umsetzung eines derart komplexen digitalen Zwillings erfordert ein interdisziplinäres Kompetenzspektrum, das fundierte Kenntnisse in IT, insbesondere in den Bereichen 3D-Modellierung, Simulation und Datenintegration, mit einem tiefgreifenden Verständnis moderner KI-Anwendungen und Cloud-basierter Virtualisierungstechnologien kombiniert; darüber hinaus sind umfassende Erfahrungen in der Produktionsplanung und im Management von industriellen Prozessen unabdingbar, während zusätzlich Fähigkeiten im Projektmanagement und in der interdisziplinären Zusammenarbeit dafür sorgen, dass technologische Innovationen effektiv in die bestehenden Fertigungsstrukturen integriert werden können und kontinuierliche Optimierungen im Einklang mit den sich wandelnden Anforderungen der Produktion stattfinden.